04:34 - я имел в виду входов ))

@VladimirNerby

10 ай бұрын

Видео класс. Думаю, что музыка в видео громковата

@programmcat

10 ай бұрын

@@VladimirNerby есть такой косяк

@88vok

10 ай бұрын

не называй те чипы приметивыне кста НЕРОНАМИ ! даже ладноб ешслиб еше ТОГДА назвал Исксвеным нероном но эт тогда атерь какой нахрен нейрон ? !

@88vok

10 ай бұрын

довай про то что транзистор это КАКОЙ нейрон ?! не неразу ж не подмена понятий ? ! дык какой ?

@88vok

10 ай бұрын

прекидовайш с каким фейспалмом да любые неробиологи на вот такое все неточто смотрят а СЛУШАЛИ с с60Х ? когда совковую кибернетику лженауко покрестили ...? и непсроста вашет еше боел неспроста ианч как ну свтасть 90х там .. и свта вера невьспена в 146% (ну 146млн рабсиянцев ) или еше боле ... 43млн морекопов дык каие данные то ?

Ролик - отличный! Спасибо вам!

как же я ору, как все пытаются "просто" объяснить основы нейронок и на моменте с обратным распространением каждый раз начинается вообще не простой ад)) хотя там всё очень просто: и "квадратичная функция ошибки" - если её значение находится в пределах от -1 до 1 (т.е. функция активации последнего слоя либо сигмоида, либо softsign), то это простая подгонка под последующие вычисления производной. ведь производная квадрата Х равна 2Х. и чтобы избавиться от этой двойки сразу делят на 2. В итоге, при вычислении ошибки мы используем dЕ/dx = (x - y) если E = (x - y)^2/2 т.е. просто разницу между выходным значением и желаемым результатом. а если бы мы не возвели в квадрат, то ошибка попросту бы нивелировалась при вычислении производной. и становится понятно почему ReLU ( x0 ? x ) является распространённой функцией активации, когда видишь, что её производная равна 0 либо 1, что упрощает вычисление обратного распространения ошибки и в ней вообще не учитывается значение этого нейрона. т.е. если нейрон никак не влияет на конечный результат, то и ошибку для него мы не вычисляем, и веса не меняем. это самая удобная функция для промежуточных слоёв. зы. и в видео никак не разъяснено что такое вспомогательный нейрон (b) (смещение) у каждого слоя, что его значение всегда равно 1, т.к. важно не его значение, а веса, идущие от него. зыы. лучшее объяснение этой темы в серии видео DeepLearning от канала 3Blue1Brown. в переводе Sciberia можно глянуть. там не просто. зато обретаешь понимание)

@moshamiracle

10 ай бұрын

да понятно, что бред и без нормальной математики там не разберутся, только самые верха понять

@serge2773

Ай бұрын

но все равно автору спасибо! больше материалов, больше топлива для понимания.

@Achmd

Ай бұрын

@@serge2773 это да. правда, они повторяют все одно и то же. за год ситуация практически не изменилась.

С ВОЗВРАЩЕНИЕМ, спасибо за качественный материал!

Ролик просто супер!

Ура, тысячный ролик на тему создания нейронки для распознавания циферок просмотрен.

@sergrecon9293

10 ай бұрын

лучшая антиреклама таким роликам

@programmcat

10 ай бұрын

Что просили, то и сделал

@daitedve1984

10 ай бұрын

Ты думаешь, знания "просмотрами" в голову влазят? :) Тут кумекать нужно!

@nakamasama

10 ай бұрын

@@daitedve1984 , а я не про знания. Я про их количество.

@TheMrMadD0g

10 ай бұрын

@@programmcatкак база для первого видео по тематике - вполне неплохо. 👍🏻 Хотелось бы видео по теме нейросетей и решения каких-нибудь интересных задач о которых еще не снято миллиона роликов. Например, как создать и обучить нейросеть-автоответчик на основе своих диалогов в вк (там можно выгрузить вся историю в текстовых файлах). Здесь и парсинг текстовых файлов, и подготовка обучающего датасета, и нейросетка. Интересно, применимо и прикольно

В нынешнее время редко когда название ролика соответствует содержимому, отдельный лайк за это

отлично, понятно, спасибо!)

Поймал себя на мысли что, с 10:00 было оч трудно слушать речь. Музыка очень активная, и громче голоса. Видос топчик)

@agrippotadeush4414

10 ай бұрын

У меня раньше началось, выбесила просто

@TheLogEdge

10 ай бұрын

Меня вот что удивляет - неужели настолько плевать на то, как будут воспринимать твое творение люди?

@user-hb6ln3mq1d

10 ай бұрын

@@TheLogEdge Не думаю, что вопрос в плевать. Вполне могу допустить 2 варианта. 1 - у человека очень плохое аудио оборудование, или сводит звук в колонках, не тестируя в наушниках или что то вокруг этого. 2 - автор может в матчасть, но не чувствует \ не знает как в сведение. В целом то видос хороший. Тут не про плевать, как мне кажется.

Музыку можно погромче? Не слышу её

@ailanasaaya5314

10 ай бұрын

Просто нужно было смотреть в наушниках

@psyhotel4009

9 ай бұрын

Нет

@ailanasaaya5314

9 ай бұрын

@@psyhotel4009 чо нет то

@user-ds2hn3wz5h

4 ай бұрын

Да

@user-ii9vx7wg6j

Ай бұрын

Автор сделал версию без музыки

Программированием занимался, но в другой сфере, всегда было интересно как люди додумались до процесса обучения машин. Теперь многое прояснилось и эта тема уже не столь загадочна, спасибо за хороший и содержательный ролик!

Огонь, спасибо!

Очень полезное видео, спасибо, ты практически на пальцах понятно разложил не самую простую тему.

Ух! Я досмотрел видео до конца)

Спасибо. Всё более менее ясно и понятно.

Спасибо!

Главное в том, что нейрон может иметь несколько входов и лишь один выход.

Это база, так называемая основа)

Вот это груз... спасибо за "простое" объяснение, проще наверное нейросеть попросить объяснить как она работает

Единственное видео в котором я все понял )

Отличный ролик! Сэкономил кучу времени))) Спасибо автору.

Прям очень круто.

спец алгоритм нифига себе. Спасибо! :) )))

Привет! Очень классный монтаж. Подскажи пожалуйста какую программу для монтажа используешь?

Респект!

Посмотрел 4 : 45 видео, и чувствую закипел, теперь надо всё переварить продолжу смотреть позже, за взрыв мозга сразу лайк ставлю

Если это самое простое объяснение нейросети, то мне трудно представить, как будет выглядеть самое сложное. Как говорится, ниx*я не понятно, но очень интересно.

Мало понятно, но очень интересно )))

Абстракция на регистры и алгоритмы преобразования. Генерация рандомных значений из суммы входных данных. И абстрагирование их в выходной результат.

Здравствуйте, подскажите, а есть ли нейросеть для экселя?! Если да, то могли бы вы сделать на неё обзор?

Ничего не понял, но очень понравилось...)

Ахренительно!

Супер. Так долго искал вводный материал который охватывает кей пойнты за 15 минут. А где можно скачать твою прогу, которую в конце показвал ?

1)Генерация случайных чисел. 2)Сравнивание значений с логическими 1и 0. 3)Задание результатов генерации ответов. 4)Структуризация данных для генерации ответа. 5)В итоге мы имее большое количество переменных, операторов, и конвертеров значений которые превращают переменную в команду для выполнения в программе абстрагирующую систему сложных данных в результат: Картинка, Видео, Аудио. Тупо Фотошоп с пером и ФЛСтудио с виртуальной миди клавиатурой, и виртуальный сканер экрана.

❤

Спасибо. Очень занимательно. А можно в том же стиле не только про перцептрон? Он же вроде как считается изрядно устаревшим...

@Baza2

10 ай бұрын

Перцептрон итак ужасно сложная фигня а усложнять ещё человека после такого не откачаешь.

Ни хрена себе! И это самое простое объяснение нейросети?

Черная магия! Эта музыка делает, непонятное - понятным!

@programmcat, есть ли у меня смысл изучать нейросети и пытаться делать свои нейронные сети, если они очень развиты (например ChatGPT или Midjourney)? Или мне лучше не изобретать велосипеды и учить другую отрасль программирования, где мне тоже интересно?

@Jetscrolls

10 ай бұрын

-Посмотри всех- Попробуй всё и занимайся тем, что больше зайдет лично тебе.

@programmcat

10 ай бұрын

Да, стоит. С таким же успехом можно перестать разрабатывать новые игры, потому что уже есть Скайрим))

@user-jt4kj2hn4q

10 ай бұрын

Дык вить пугают, что нейросети все за нас напишут, стало быть, зачем изучать программирование?))

@Jetscrolls

10 ай бұрын

@@user-jt4kj2hn4q жаль только - жить в эту пору прекрасную уж не придется ни мне, ни тебе)

Боже, как же Вы вовремя!! Буквально недели полторы назад начала изучать нейросети и мне жутко не хватало простого объяснения, спасибо!)

@umdois6849

10 ай бұрын

Нейросети слишком сложно Как это можно понять

@Ewixx_

10 ай бұрын

@@umdois6849 во всём можно разобраться, если действовать последовательно и настойчиво)

@user-jt4kj2hn4q

10 ай бұрын

А зачем вы это начали?

@Ewixx_

10 ай бұрын

@@user-jt4kj2hn4q во-первых - стало просто интересно, а во-вторых - хочу попробовать связать нейросети с химией

@oktopusskills

10 ай бұрын

@@Ewixx_ тоже не понимаю это вечное "слишком сложно" у людей. По сути, познать можно многое, разве что разным людям требуется разное количество времени. И умение дробить сложные задачи на более мелкие. В том числе, на этапе обучения. Но всегда проще сказать "как это вообще, слишком сложно и вообще, автор виноват, что я всё равно ничего не понял") Приятно увидеть, что есть и вот такие люди в комментариях, как вы

Поставил 2000й лайк

Привет, классное видео, лучшее я бы сказал. А можно для тех кто в танке, у нас веса которые идут от входного слоя к скрытому слою тоже ведь обновляются?

Можно ссылку на исходный код?

Контент годный, спасибо. Про музыку присоединюсь - нафиг не нужна.

А можно ли эту нейросеть обученную на 28-пиксельный квадрат, применить к любому размеру цифр?

@user-ql4xu5qu2u

6 ай бұрын

Если цифры подогнать, а так нет

3:15 а если на одной картинке размер 28 28, но на другой 32 32? Как делать? Искать фото с большим числом пикселей?

@programmcat

10 ай бұрын

Надо всё преобразовать в один размер

2:00 нейрон это несколько входов и один выход, и уже следующий слайд - нейрон имеет несколько выходов 🤔

@UTUBMIR

10 ай бұрын

нет ето следуйщие нейрони кодключение к 1!! виходу предидущогго🤗

@ICeMAn70833

10 ай бұрын

Это один и тот же выход из нейрона, подключенный ко входам во все нейроны последующего слоя

@user-do5dy3ug3x

10 ай бұрын

Там оговорка была, тоже услышал

Скажите, может ли нейросеть сама выбирать параметры из списка, находить оптимальные параметры сглаживания и оптимальные значения. А также добавлять изменения при условии сохранения макс эффективности результата?

@programmcat

9 ай бұрын

Нет

Крутое видео, только вот музыка на фоне слишком громкая и отвлекает сильно. На мой взгляд, для таких роликов нужен более спокойный и тихий фон

спасибо за старания, но я не понял. наверное, это не моё. (комментарий для продвижения ролика: я посмотрел и автор старался)

Можно музыку еще громче?

Всю дорогу говорится, что у нейрона один выход. Но весь ролик на картинках у промежуточных нейронов нарисовоно много выходов.

@88vok

10 ай бұрын

нероны то гиде ?)) искусвеные нероны НЕ НЕЙРОНЫ !

@alexmiska2115

10 ай бұрын

@@88vok посмеялся от души. Жги еще

Чувак читает Википедию.

Интересно, если MNIST обучает белым цифрам на чёрном фоне, что будет если нарисовать наоборот, чёрным по белому?

2:00 у нейронов несколько входов и один выход, 2:10 чзх

Очень круто, но музыка на фоне слишком уж громкая

@a1515mail

10 ай бұрын

Еёлучше сосем убрать.

ссылку на группу добавишь куда-нибудь?

@programmcat

10 ай бұрын

Она в описании, я про неё забыл 😐

Да. Это сложно - для обычного человека, не программиста. Жаль. Надо было в 90-е годы всё бросить и заняться программированием. Штука увлекательная - я пробовал на Бейсике - чисто для себя написал пару программ - с нуля.

@user-ql4xu5qu2u

6 ай бұрын

Да не знают программисты детально алгоритмы машинного обучения и нейросети, может быть только перед собеседованием подучат теорию. А вы если писали программы, то легко сможете разрабатывать что нибудь и сейчас, главное начните с практических задач, не углубляясь особо в теорию

@user-cj9cl9fg1y

6 ай бұрын

@@user-ql4xu5qu2u Поздно. Этому увлекательному делу надо было жизнь посвящать. В 58 лет с нуля начинать поздновато. Хотя и хочется. Быть рядовым не хочется. Если бы лет 20 программированием занимался, может что-то интересное и сделал бы. Я эти нейросети, точнее искусственный интеллект чисто гуманитарно ещё лет 20 назад разрабатывал. Чисто для себя - просто осмысливал - как они могут работать. Но вот - кто-то уже сделал программными методами - воплотил идею в жизнь. (Впрочем - такое поднять для одного человека слишком много - задача комплексная)

Ничего не понятно но ОЧЕНЬ интересно!

@Baza2

10 ай бұрын

Аналогично.

Приветики!)

музыка мешает( а видео класс)

видос не плохой, но фоновая музыка очень громкая, а тема не то что бы сложная, но думать нужно. Музыку нужно тише сделать

лааааайк!!!!!!!!!!!!!!!

Что за музыка? Что за трек? Где скачать минус?

Привет, Кот! Как можно вставить в мягкую игрушку нейронную сеть и начать её обучать человеку, который не умеет пользоваться компьютером? Предполагается что обучение будет проходить только через диалог, и если нужно подтвердить правильность выбора, то тоже через диалог или на крайний вариант две кнопки на мягкой игрушке "Да" или "Нет". Может такая игрушка уже создана и недорого состоит? Сколько будут стоить недорогие компоненты что бы мягкую игрушку снабдить всем необходимым?

@AcrAcro

4 ай бұрын

Нейросети требуют затратных вычислений и недорогой такая игрушка точно не будет. А учитывая голосовое обучение - так вовсе с заоблачной суммой, так как распознавание речи - сам по себе процесс сложный и задействующий другие предобученные нейросети.

Короч на середине стало понятно что ничего не понятно. Нужен реальный проект и реальный пример, чтобы разобраться шаг за шагом. А этот дикий запад на фоне вообще отвлекает.

аоаоаоаоао я сделал нейросеть в скретч

Я так понимаю ты писал сетку с полного нуля, без какой либо библиотеки? Писал на C++?

Отличное видео для людей с бессонницей - я два раза засыпал на фрагменте объяснения вычислений! 😆Шучу. Всё объяснил настолько доходчиво, что я заново понял то, что учил ещё в инстиуте. 👍 Одно непонятно: если у тебя большая выборка рукописных цифр и ты написал правильный алгоритм, почему он ошибается на рукописном вводе??

@guest6007

10 ай бұрын

Похоже, недостаточно примеров для обучения было в подобных очертаниях, где происходили ошибки

@CanisLupusCrossoutMobile

Ай бұрын

Плохая сходимость сети. Грубо говоря, модель плохо аппроксимировала исходную функцию зависимости между выходными и выходными данными. Это может быть связано либо с недостаточным набором данных, нейронов, либо с недоучиванием или с переобучением

Спасибо за ролик. Очень громкая фоновая музыка, делайте пожалуйста тише. Может вообще в образовательные ролики не добавлять фоновую музыку? Люди же не для развлечений такое смотрят, а для получения нужной информации.

@nerlihmax4555

10 ай бұрын

Это развлекательное видео. А образование на лекциях, в статьях и учебниках, в видео на Ютубе с теоретическим походом, но не тут

А что делать с весами от входных нейронов?( по какой формуле их обновлять если входные нейроны не имеют ни чего кроме входных данных и веса?( Самая "дырявая" и сложная тема объяснений, это обратное распространение ошибки. Сложность заключается в том что это настолько сложно что даже те кто это понимают абсолютно не могут объяснить это просто и почти всегда пропускают, мол это самостоятельно если интересно. В то время как без этого нейронка работать не будет, вернее будет, но со случайным набором весов(((. Либо проблема "понимающего и не понимающего" как "сытый голодного" кажется понятным и очевидным но для человека не понимающего вообще ни разу, в упор не видно 😢 Написал на упрощеной джаве, получилось но встал вопрос как ошибку считать чо с ней делать что бы веса корректировать. Потом психанул и на "машинном коде" (где триггеры, булева алгебра, 1 и 0) сделал с горем пополам даже какую ни какую функцию активации лишь бы была (просто порог 0или1) , иииии всё, тупик ((( ошибку то куда как 😢 Это наверное единственый гайд, который попался, где все таки объяснили как, весьма просто и доступно без мат.извращений, но как то не до конца 😢 По монтажу видео хочу отметить. Вот эта вот фишка с анимацией циферок куда то двигаются слепляются в формулы и тд- самый основной и доходчивый метод и я бы сказал рабочий. Остальные словесные и тд способы объяснить курят в сторонке ~ Что бы все же выразить степень в числах , то звуковая словесная инфа это %10, в то время как визуал и вот эта вот анимация где зрителя за нос водят - 100000...% И ни в коем случае не "а сейчас я маркером нарисую как на досках в училищах"!🙅‍♂️ Так что это мощь сила 💪🔥

@programmcat

10 ай бұрын

Веса от входных нейронов обновляются точно также

@programmcat

10 ай бұрын

Что делать с ошибкой в видео я показывал, и даже акцентировал на этом внимание

Говорит что у каждого нейрона несколько входов и один выход, но на картинке 3:40 каждый нейрон скрытого слоя соединен с каждым нейроном выходного слоя... Так несколько выходов или один ?🤔

Парень про🎉нигера не понял, но ось интересно😂

Насколько знаю лицензия на использования QT далеко не дешевая. Да и есть готовые свободные зрелые фреймворки на Python для скриптинга, а написаны на С++ - так намного удобнее. Если углубляться в машинное обучение вам понадобится линейная алгебра для расчета тензоров, дифференциальное, интегральное исчесление, статитстика и т.д. Состав нейросетей очень усложнился, что-бы стать спецом по нейросетям нужно только этим направлением и заниматься.

@programmcat

10 ай бұрын

Извините, вы из какой страны смотрите? Я не понимаю что такое по русски "лицензия"

@evgenysenkin2859

10 ай бұрын

@@programmcat a commercial license for the QT framework, I mean.

@programmcat

10 ай бұрын

@@evgenysenkin2859 первый раз слышу

@arithene

10 ай бұрын

​@@evgenysenkin2859видео относится к комерческому использованию?

В нейронной связи: просто перемножаются 2 значения, а за тем на выходе происходит сложение нейронных связей ВСЁ! да, их получается больше, но проще и быстрее

Спасибо за видео, но как же вы достали со своими телеграмм каналами, что полезные ссылки не судьба разместить в описании. А ведь почти подписался, удачи в телеграмме)

Во первых: Какой дистрибутив? Во вторых: какая среда разработки?

@programmcat

10 ай бұрын

Это канал о Qt))

И где "готовый алгоритм" ? Конечно, нужно отдать автору должное - это самое полное руководство, из тех, что я видел по данной теме, и оставленные лакуны (как минимум - реализации функций, их производных и типичные значения констант) можно попробовать восстановить. Но это точно не "готовый алгоритм", который обещало видео. Кроме того. Общая иллюстрация категорически неполна - на ней обязаны присутствовать веса (отдельными узлами, показывающими их принадлежность) и смещения - атрибутами "нейронных" узлов.

Лмао, нейронку в кути... Мне кажется в проще понятьна питоне, даже😊 если ты его не знаешь

15:45 интересно, что нейросеть уже заранее предугадывает, какую цифру напишет человек

А чем, в таком случае, распознавание письменных букв отличается от того же phash (алгоритм поиска похожих картинок)? Ведь суть работы по факту cхожа. Тогда зачем заморачивается с этими всеми нейронами\перцептронами если есть алгоритм во много раз проще?

@CanisLupusCrossoutMobile

Ай бұрын

Одно дело сравнивать с существующими картинками, искать похожие картинки и совсем другое дело уметь распознавать цифры с разным написанием и быть способным на определение случаев, отсутствующих в обучающих данных. Этим и сильны нейросети. Они тупо мощнее распознают и могут действовать за пределами обучающей выборки, в то время, как phash только сравнивает с существующими картинками

@Andrew-oh6kg

Ай бұрын

@@CanisLupusCrossoutMobile ну есть же расстояние Хемминга, так что похожие он тоже найдет в принципе

@CanisLupusCrossoutMobile

Ай бұрын

@@Andrew-oh6kg нейросеть похожих не ищет. Она может познавать случаи, не похожие на имеющиеся. То есть она обобщает и находит зависимости. Не просто так сейчас нейросети популярны, это очень мощная технология

Атас и проще некуда

Активация софтмакс неправильный график 7:29

4:34 BХОДОВ! ВХОДОВ! ВХОДОВ! IN!!!

Привет. уменьши громкость фоновой музыку на 70%, и перезалей

@programmcat

10 ай бұрын

умный дохуя чтоли?

А почему вы не нашли первую производную от ошибки? То есть почему не Eвых=(0,32-0)*f'(x)? Это же сложная производная.

Никаких весов в сети быть не должно, могут быть только электрические сопротивления синапсов. И да если эти сопротивления только положительные то сеть не сможет полностью обучиться, только наполовину. Как объяснить знак электрического сопротивления непонятно. Не умножать надо а делить: заряд нейрона делим на сопротивление синапса, получаем заряд следующего нейрона. ------------- Если человек понимает нейронную сеть он должен объяснить зачем нужны её элементы. Например: 1) зачем нужна функция активации, 2) зачем нужно смещение (?) Потому что без них не работает не принимается. Сеть которая тут показана излишне сложна для начинающих. Она должна выдавать всего два ответа: это единица и это не единица. Дробные числа не надо использовать - это усложняет программу и может вести к непредсказуемым, случайным ошибкам.

пон

Ролик отличный, но музыка на фоне очень отвлекающая, не смог досмотреть даже до конца. Мне кажется, что лучше либо потише фон сделать, либо выбрать более плавную мелодию, без равного ритма, а лучше сразу оба варианта.

музыку на фоне потише бы, а голос повыше

Напишите нам эту нейронку на Бейсике и вот тогда точно всё будет понятно.

@Airaleais

10 ай бұрын

зачем на бейсике?

А в других видео просто говорили нейронные связи и всё, просто что они вот так вот связаны и всё, ни как они вычисляют ничего об этом не говорили

Нейросети, как и алгоритм обратного распространения трудно использовать в "чистом" виде. Попытки так обучить нейросеть заканчиваются попаданием весовых коэффициентов в ближайшие локальные минимумы.

воу) мощно

можно без музыку

@programmcat

9 ай бұрын

Посмотри в описание

Фоновая музыка слишком громкая.

ой, айяйяй, очередной раз убеждаюсь, что я гуманитарий, автору спасибо, но мне похоже это не дано понять)

Перезалейте видео без фоновой музыки. Невыносимое бренчание.

про веса вообще плохо сказал нет точного описания "как влияет на..." откуда и что? пустота на исходнике мало влияет? или что на картинке влияет на вес?

@programmcat

9 ай бұрын

Это для более менее сообразительных видео было

Не ведитесь. Без матана максимум, что можно по-настоящему понять, это прямое распространение.

@programmcat

10 ай бұрын

Да, не ведитесь, там херня одна

@mega_mango

10 ай бұрын

Интегральчики

@88vok

10 ай бұрын

@@programmcat нудык шорт нехерни запели илиуже хотяб на 4 минуты то те ну ты понял

@CapitanOvechkin

10 ай бұрын

@@88vok А ты понял?

@evgeniykorniloff9974

10 ай бұрын

Частные производные сложной функции. Только учебников нет.